取得檢視表相關資訊

本文件將說明如何在 BigQuery 中取得資料檢視的相關資訊或中繼資料。

您可以透過以下方式取得資料檢視中繼資料：

使用 GCP 主控台或傳統 BigQuery 網頁版 UI
使用 bq show CLI 指令
呼叫 API 方法 tables.get
使用用戶端程式庫
查詢 INFORMATION_SCHEMA 檢視表 (Beta 版)

所需權限

您至少必須擁有 bigquery.tables.get 權限，才能取得檢視表相關資訊。以下是擁有 bigquery.tables.get 權限的預先定義 Cloud IAM 角色：

bigquery.metadataViewer
bigquery.dataViewer
bigquery.dataOwner
bigquery.dataEditor
bigquery.admin

此外，當具備 bigquery.datasets.create 權限的使用者建立資料集時，會獲得 bigquery.dataOwner 存取權。 bigquery.dataOwner 存取權可讓使用者取得資料集中的檢視表相關資訊。

如要深入瞭解 BigQuery 中的 Cloud IAM 角色和相關權限，請參閱存取權控管一文。

取得檢視表相關資訊

取得資料檢視相關資訊的方法和取得資料表資訊相同。

如要取得資料檢視的相關資訊：

主控台

展開資料集。
按一下資料集名稱。
按一下 [Details] (詳細資料)。「Details」(詳細資料) 分頁會顯示資料檢視的說明、資料檢視資訊，以及定義資料檢視的 SQL 查詢。

傳統版 UI

展開資料集。
按一下資料集名稱。
按一下 [詳細資料]。「查看詳細資料」頁面會顯示資料檢視的說明、相關資訊，以及定義該資料檢視的 SQL 查詢。

CLI

發出 bq show 指令。--format 標記可用來控管輸出內容。如果您要取得相關資訊的資料檢視位於預設專案以外的專案中，請使用下列格式將專案 ID 新增至資料集：[PROJECT_ID]:[DATASET]。

bq show \
--format=prettyjson \
project_id:dataset.view

其中：

「project_id」是您的專案 ID。
「dataset」是資料集名稱。
「view」是檢視表的名稱。

範例：

輸入下列指令，系統即會顯示您預設專案中 mydataset 資料集的 myview 相關資訊。

bq show --format=prettyjson mydataset.myview

輸入下列指令，系統即會顯示 myotherproject 中 mydataset 資料集的 myview 相關資訊。

bq show --format=prettyjson myotherproject:mydataset.myview

API

呼叫 tables.get 方法並提供所有相關參數。

Go

在試行這個範例之前，請按照 BigQuery 快速入門導覽課程：使用用戶端程式庫中的 Go 相關設定指示操作。詳情請參閱 BigQuery Go API 參考說明文件。

前往 GitHub 查看意見回饋

// To run this sample, you will need to create (or reuse) a context and
// an instance of the bigquery client.  For example:
// import "cloud.google.com/go/bigquery"
// ctx := context.Background()
// client, err := bigquery.NewClient(ctx, "your-project-id")
view := client.Dataset(datasetID).Table(viewID)
meta, err := view.Metadata(ctx)
if err != nil {
	return err
}
fmt.Printf("View %s, query: %s\n", view.FullyQualifiedName(), meta.ViewQuery)

Python

在嘗試此範例之前，請至 BigQuery 快速入門導覽課程：使用用戶端程式庫，按照 Python 設定說明進行操作。詳情請參閱 BigQuery Python API 參考說明文件。

前往 GitHub 查看意見回饋

# from google.cloud import bigquery
# client = bigquery.Client()
# shared_dataset_id = 'my_shared_dataset'

view_ref = client.dataset(shared_dataset_id).table("my_shared_view")
view = client.get_table(view_ref)  # API Request

# Display view properties
print("View at {}".format(view.full_table_id))
print("View Query:\n{}".format(view.view_query))

`INFORMATION_SCHEMA` (Beta 版)

INFORMATION_SCHEMA 是一系列資料檢視，可提供資料集、資料表與資料檢視相關中繼資料的存取權。

`VIEWS` 資料檢視

當您查詢 INFORMATION_SCHEMA.VIEWS 資料檢視時，查詢結果中會包含資料集中每個資料檢視的一個資料列。

對 INFORMATION_SCHEMA.VIEWS 檢視表進行查詢必須具有資料集限定詞，且提交查詢的使用者必須能夠存取包含檢視表的資料集。

INFORMATION_SCHEMA.VIEWS 檢視表具有下列結構定義：

資料欄名稱	資料類型	值
`TABLE_CATALOG`	`STRING`	包含資料集的專案名稱
`TABLE_SCHEMA`	`STRING`	包含檢視表的資料集名稱 (又稱為資料集 `id`)
`TABLE_NAME`	`STRING`	檢視表的名稱 (又稱為資料表 `id`)
`VIEW_DEFINITION`	`STRING`	定義檢視表的 SQL 查詢
`CHECK_OPTION`	`STRING`	傳回的值一律為 `NULL`
`USE_STANDARD_SQL`	`STRING`	如果檢視表是使用標準 SQL 查詢建立，即為 `YES`；如果 `useLegacySql` 設為 `true`，則為 `NO`

如要深入瞭解資料表和檢視表屬性，請參閱 REST API 說明文件中的資料表資源頁面。

示例

範例 1：

下列範例從 INFORMATION_SCHEMA.VIEWS 檢視表擷取了所有資料欄，但保留 check_option 以供未來使用。系統傳回的是預設專案 myproject 中 mydataset 內所有檢視表的中繼資料。

對 INFORMATION_SCHEMA.VIEWS 檢視表進行查詢必須具有資料集限定詞，且提交查詢的使用者必須能夠存取包含檢視表的資料集。

如要對非預設專案執行查詢，請使用下列格式將專案 ID 新增到資料集：`project_id`.dataset.INFORMATION_SCHEMA.view，例如 `myproject`.mydataset.INFORMATION_SCHEMA.VIEWS。

執行查詢：

主控台

在 GCP Console 中開啟 BigQuery 網頁版 UI。

前往 GCP 主控台
在「Query editor」(查詢編輯器) 方塊中輸入下列標準 SQL 查詢。 INFORMATION_SCHEMA 需要標準 SQL 語法。標準 SQL 是 GCP Console 的預設語法。
```
SELECT
 * EXCEPT(check_option)
FROM
 mydataset.INFORMATION_SCHEMA.VIEWS
```
附註：INFORMATION_SCHEMA 檢視表名稱會區分大小寫。
按一下 [Run] (執行)。

CLI

使用 query 指令並透過 --nouse_legacy_sql 或 --use_legacy_sql=false 標記指定標準 SQL 語法。INFORMATION_SCHEMA 查詢需要標準 SQL 語法。

如要執行查詢，請輸入以下指令：

bq query --nouse_legacy_sql \
'SELECT
   * EXCEPT(check_option)
 FROM
   mydataset.INFORMATION_SCHEMA.VIEWS'

結果如下所示：

  +----------------+---------------+---------------+---------------------------------------------------------------------+------------------+
  | table_catalog  | table_schema  |  table_name   |                        view_definition                              | use_standard_sql |
  +----------------+---------------+---------------+---------------------------------------------------------------------+------------------+
  | myproject      | mydataset     | myview        | SELECT column1, column2 FROM [myproject:mydataset.mytable] LIMIT 10 | NO               |
  +----------------+---------------+---------------+---------------------------------------------------------------------+------------------+

請注意，結果顯示這個檢視表是使用舊版 SQL 查詢建立。

範例 2：

以下範例擷取了用來在預設專案 myproject 的 mydataset 中定義 myview 的 SQL 查詢與查詢語法。

對 INFORMATION_SCHEMA.VIEWS 檢視表進行查詢必須具有資料集限定詞，且提交查詢的使用者必須能夠存取包含檢視表的資料集。

如要對非預設專案執行查詢，請使用下列格式將專案 ID 新增到資料集：`project_id`.dataset.INFORMATION_SCHEMA.view，例如 `myproject`.mydataset.INFORMATION_SCHEMA.VIEWS。

執行查詢：

主控台

在 GCP Console 中開啟 BigQuery 網頁版 UI。

前往 GCP 主控台
在「Query editor」(查詢編輯器) 方塊中輸入下列標準 SQL 查詢。 INFORMATION_SCHEMA 需要標準 SQL 語法。標準 SQL 是 GCP Console 的預設語法。
```
SELECT
 table_name, view_definition, use_standard_sql
FROM
 mydataset.INFORMATION_SCHEMA.VIEWS
WHERE
 table_name="myview"
```
附註：INFORMATION_SCHEMA 檢視表名稱會區分大小寫。
按一下 [Run] (執行)。

CLI

使用 query 指令並透過 --nouse_legacy_sql 或 --use_legacy_sql=false 標記指定標準 SQL 語法。INFORMATION_SCHEMA 查詢需要標準 SQL 語法。

如要執行查詢，請輸入以下指令：

bq query --nouse_legacy_sql \
'SELECT
   table_name, view_definition, use_standard_sql
 FROM
   mydataset.INFORMATION_SCHEMA.VIEWS
 WHERE
   table_name="myview"'

結果如下所示：

  +---------------+---------------------------------------------------------------+------------------+
  |  table_name   |                        view_definition                        | use_standard_sql |
  +---------------+---------------------------------------------------------------+------------------+
  | myview        | SELECT column1, column2, column3 FROM mydataset.mytable       | YES              |
  +---------------+---------------------------------------------------------------+------------------+

請注意，結果顯示這個檢視表是使用標準 SQL 查詢建立。

後續步驟

如要瞭解如何建立檢視表，請參閱建立檢視表一文。
如要瞭解如何建立授權檢視表，請參閱建立授權檢視表一文。
如要瞭解如何列出檢視表，請參閱列出檢視表一文。
如要瞭解如何更新檢視表，請參閱更新檢視表一文。
如要瞭解管理檢視表的詳情，請參閱管理檢視表一文。
如要查看 INFORMATION_SCHEMA 的總覽，請前往 BigQuery INFORMATION_SCHEMA 簡介頁面。

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上次更新：九月 30, 2019。

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INFORMATION_SCHEMA (Beta 版)

VIEWS 資料檢視

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